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Evolutionary Approaches to Multi-Objective Problem Solving

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简介：
《Evolutionary Approaches to Multi-Objective Problem Solving》一书探讨了利用进化算法解决复杂多目标问题的方法和策略，涵盖了理论研究与实际应用。 Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (Genetic and Evolutionary Computation)是一本关于使用遗传算法和其他进化计算方法解决多目标优化问题的书籍或论文。这类研究通常探讨如何通过模拟自然选择和基因重组等生物进化过程来寻找复杂问题的最佳解决方案，尤其是在需要平衡多个冲突目标的情况下。

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  • Evolutionary Approaches to Multi-Objective Problem Solving
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    《Evolutionary Approaches to Multi-Objective Problem Solving》一书探讨了利用进化算法解决复杂多目标问题的方法和策略，涵盖了理论研究与实际应用。 Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (Genetic and Evolutionary Computation)是一本关于使用遗传算法和其他进化计算方法解决多目标优化问题的书籍或论文。这类研究通常探讨如何通过模拟自然选择和基因重组等生物进化过程来寻找复杂问题的最佳解决方案，尤其是在需要平衡多个冲突目标的情况下。
     
  • Evolutionary Algorithms in Multi-Objective Problem Solving (Second Edition)...
    优质
    《进化算法在多目标问题求解中的应用（第二版）》一书深入探讨了如何利用进化计算技术解决复杂多目标优化问题，提供了最新的理论进展和实际案例分析。 2007年出版的一本关于进化多目标优化研究领域的最新专著。
     
  • NSGANetV2: Evolutionary Multi-Objective Surrogate-Based Assistance
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    NSGANetV2是一种基于进化多目标代理协助的方法，通过改进的遗传算法优化复杂问题的多个目标，在效率与准确性之间实现良好平衡。 《NSGANetV2：进化多目标代理辅助神经架构搜索》 在深度学习领域，神经架构搜索（NAS）是一种重要的技术手段，旨在自动寻找最优的计算机视觉模型结构。然而，传统的基于进化计算（EC）的方法由于其高昂的计算成本而受到限制，并且大多数的研究集中在如ImageNet、CIFAR-10和CIFAR-100这样的标准数据集上，这些研究在实际应用中的推广效果有限。 针对上述问题，NSGANetV2提出了一种创新性的解决方案。该方法的核心在于构建了两个代理模型来提高搜索效率并降低计算负担。第一个代理模型位于架构层面（即上层目标函数），其主要目的是优化采样效率；通过高效地评估架构减少了底层的优化次数。第二个代理模型则在权重层面（即下层目标函数）运作，利用超网中的权重共享机制加速了梯度下降训练过程。 NSGANetV2的设计涵盖了卷积神经网络（CNN）的四个关键维度：深度、宽度、内核大小和输入分辨率。每个基本块至少包含两层，并且特征图的输入尺寸被控制在192到256之间，以确保不同架构具有固定长度表示。此外，整个CNN结构由五个连续连接的基本块组成，在每一模块中搜索层数并应用倒置瓶颈结构以及可调膨胀率和卷积核大小来适应不同的任务需求。 上层代理模型的建立旨在解决高层优化过程中的计算成本问题；通过使用如多层感知器、分类回归树及径向基函数等预测架构准确性的方法，然后利用自适应切换机制在迭代中选择最佳预测模型，从而减少了对真实评估数据的需求。下层代理模型则借助权重共享的超网进行训练，为搜索过程提供初始化权重以加快其进程。 实验结果表明，在六个不同的非标准数据集上NSGANetV2展示了强大的泛化能力和有效性，证明了该方法具有普遍适用性。这说明结合多目标优化和高效代理模型的方法能够使NAS在各种实际应用场景中得到更广泛的应用和发展。
     
  • A Beginners Guide to Computational Thinking: Problem-Solving Made Easy...
    优质
    《A Beginners Guide to Computational Thinking: Problem-Solving Made Easy...》是一本专为编程新手设计的入门指南，它通过简洁易懂的方式介绍了计算思维的基本概念和解决问题的方法。本书旨在帮助读者掌握如何运用计算机科学原理来解决实际问题。 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除。
     
  • Solving TSP with MMAS: Applying MAX-MIN Ant System to Solve Travelling Salesman Problem...
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    本文探讨了使用MAX-MIN蚁群系统（MMAS）解决旅行商问题(TSP)的有效性。通过模拟蚂蚁寻找食物路径的行为，提出了一种优化算法来高效求解TSP，展示了MMAS在复杂寻优问题中的应用潜力。 MAX-MIN Ant System（MMAS）理论上应优于Ant System (AS) 和 Ant Colony System (ACS)。本M文件实现了MMAS算法，并可通过以下命令轻松查看迭代过程：ACO(文件名.tsp); 其中，filename.tsp为对称或非对称的TSP问题文件。
     
  • Graph-Theoretic Approaches in Multi-Agent Networks
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    本文探讨了图论在多智能体网络中的应用，分析了利用图论方法解决分布式控制、协调与优化问题的有效策略。通过研究节点间的相互作用和信息传播机制，提出了增强网络鲁棒性和效率的算法框架。 这本书提供了一种易于理解的介绍动态多代理网络分析与设计的方法。此类网络在科学和技术领域的广泛领域内都极具兴趣，包括移动传感器网络、分布式机器人（如编队飞行及群集）、量子网络、网路经济学、生物同步化和社交网络等。 本书聚焦于图论方法来对动态多代理系统进行分析与综合，并介绍了一种强大且新颖的形式主义及其工具。全书分为基础理论，多智能体网络以及将网络视为系统的三个部分。作者首先概述了图论中的重要概念，接着详细介绍了协议和其各种扩展版本的行为表现，包括该协议在无向、有向、切换及随机网络上的运作情况。 书中还探讨了诸如编队控制、覆盖范围分析、分布式估计等主题，并涉及社交网络与博弈理论在网络环境下的应用。此外，本书通过将这些网络视为系统来研究其动态演变过程以及使用单纯复形模型探究高阶交互作用模式及其实际用途，进一步探索了一些有趣的研究视角。 该书适合研究生在控制系统和计算机科学及机器人技术方面学习时参考，并且对于寻求全面了解多智能体系统的体系结构理论及相关广泛应用的科研人员来说是一本标准参考资料。这本书已被德国斯图加特大学、瑞典皇家理工学院、美国乔治亚理工大学、美国华盛顿大学以及美国俄亥俄州立大学等高校选为教材使用。
     
  • Graph-Theoretic Approaches in Multi-Agent Networks
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    本文探讨了图论方法在多智能体网络中的应用，通过分析节点和边的关系来优化网络结构与功能。 Mehran Mesbahi 和 Magnus Egerstedt 合著的《Graph Theoretic Methods in Multiagent Networks》是 Princeton Series in Applied Mathematics 系列的一部分，由 Princeton University Press 出版于 2010 年。
     
  • Multiple Objective Multi-Verse Optimization Algorithm
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    简介：多目标多宇宙优化算法（MOMVO）是一种先进的优化技术，结合了多目标处理与多宇宙理论，旨在解决复杂问题中的多目标寻优难题。 S. Mirjalili, P. Jangir, S. Z. Mirjalili, S. Saremi, and I. N. Trivedi. Optimization of problems with multiple objectives using the multi-verse optimization algorithm. Knowledge-based Systems, 2017.
     
  • Multi-objective cooperative artificial bee colony algorithm...
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    本研究提出了一种多目标协同人工蜂群算法，旨在优化复杂问题中的多个冲突目标。该方法通过模拟蜜蜂觅食行为实现高效搜索和解空间探索，为解决工程设计、经济规划等领域的实际难题提供了新思路。 射频识别（RFID）技术正在迅速发展成为物体识别和跟踪应用中的关键技术。这导致了在大规模RFID部署环境中出现最具挑战性的RFID网络规划（RNP）问题。RNP已被证明是一个涉及多个目标和约束的NP难解问题，解决多目标RNP（MORNP）的进化算法和群智能算法的应用已经引起了广泛关注。